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Conference papers

Compromis précision-temps de calcul et détection de ruptures

Maxime Brunin 1 Christophe Biernacki 1 Alain Celisse 1
1 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, Université de Lille, Sciences et Technologies, Inria Lille - Nord Europe, METRICS - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille
Résumé : Dans cette présentation, nous illustrons l'étude du compromis précision-temps de calcul dans le cadre des problèmes de détection de ruptures. Ce problème a pour but de détecter des changements dans la distribution d'observations à des instants appelés instants de ruptures : nous cherchons des estimateurs de ces instants de ruptures. Nous présentons deux approches pour répondre à ce problème : la programmation dynamique et la segmentation binaire. Ces deux méthodes concurrentes utilisent le formalisme de la sélection de modèle et des méthodes à noyaux pour récupérer des estimateurs des instants de ruptures. Ces deux méthodes possèdent chacune des résultats théoriques permettant de quantifier la précision des estimateurs. Le point délicat est de réduire le temps de calcul. Notre approche, la segmentation binaire a une complexité en temps et en espace inférieure à celle de la programmation dynamique grâce à l'utilisation d'un temps d'arrêt.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata

https://hal.inria.fr/hal-01238276
Contributor : Maxime Brunin <>
Submitted on : Friday, December 11, 2015 - 1:24:28 PM
Last modification on : Friday, November 27, 2020 - 2:18:02 PM
Long-term archiving on: : Saturday, April 29, 2017 - 9:35:57 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01238276, version 1

Collections

Citation

Maxime Brunin, Christophe Biernacki, Alain Celisse. Compromis précision-temps de calcul et détection de ruptures. 6ème Rencontres des Jeunes Statisticiens, Aug 2015, Le Teich, France. ⟨hal-01238276⟩

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